4 April 2016 Monday

Veri Anlamlandırma

Birkaç ay önce, bir okulun MIS Bölüm başkanı, akademik veri görselleştirme uzmanları ile toplantıdaydık. Veri depolama işi yapan bir yabancı şirketin Türkiye’deki akademik iş ortağı olabilir miyiz diye konuşuyorduk.

Değerli Bölüm Başkanı “veri madenciliğini öylesine yaparız ki, şirketlerin bilmediği ilişkileri bile buluruz” gibi bir cümle söyledi. Yabancı şirketin genel müdürü “Artık veri madenciliğini veri biliminden (data science) saymıyoruz” dedi.

Artık veriyi ete kemiğe büründürmek, verinin arkasındaki hikayeyi bulmak… kısaca veriyi anlamlandırmak, veri bilimi sayılıyor.

😉

Veriyi anlamlandırmanın bir ustalık işi olduğunu belirtmiştim.

Sizin tecrübeniz arttıkça, veriyi daha iyi anlamlandırmaya başlarsınız. Şöyle ki…

1988’de Bireysel Bankacılık’a ilk girdiğimde kayıtlarında “protestolu senet” olan kişilere sonradan ödemeyi yapmış olsalar bile kredi kartı verilmezdi. Krediler Departmanı, “Borcuna sadık değil” anlamını çıkartırdı.

1993’de bankadan ayrıldım. 1994 krizi sırasında leasing sektöründeydim.

1997 senesinde Bireysel Bankacılık’a, kredi kartlarına geri döndüm. O da ne? Protestolu seneti olan müşterilere – eğer sonradan borçlarını ödemişse – rahatça kredi kartı veriliyor. Ama şirketin kuruluş yılı 1994’den önce ise ve hiç protesto kaydı yoksa, daha fazla araştırma yapılıyor.

Anlam değişmişti. Protestolu senedini sonradan ödeyen kişi, “bir krizi atlatabileceğini ispatlamış” sayılıyordu. Hiç olumsuz kaydı bulunmayanlar ise, “acaba şirket vardı ama iş mi yapmadı“, “göstermelik tabela şirketi mi” diye daha kuşkuyla karşılanıyordu.

hava-durumu-3

Her vesileyle anlatırım. Anlamlandırma, yukarıdaki resimdeki gibi “Taş ıslaksa yağmur yağıyor, taş beyazsa kar yağıyor” değildir.

Verinin arkasındaki hikaye, çoğunlukla sokaktaki adamın zaten bildiğinden düşündüğünden farklıdır. Bu nedenle tecrübe ve ustalık gerektirir.

.

Not: Bu yazı, diğer veri anlamlandırma yazılarının ve videolarının olduğu Uzaktan CRM Eğitimi sitesine taşınacak

🙂

 

Etiketler: , , , ,

Kategori: bilişim, CRM

“Veri Anlamlandırma” yazısına şu ana kadar bir yorum yapılmış:

  1. Dijital dönüşüm’ün sayısallaştırmayla değil ancak kişiselleştirmeyle başarılacağını anlatmaya niyetlenmiyorum bile. Sadece “Artık veri madenciliğine veri bilimi (data science) demiyorlar” diye veri anlamlandırmadan bahsediyorum.

Yorum Yazın